Teachers' expectations, study involvement and school trajectories: Destiny or school context?
Bibliographic record
Abstract
El artículo presenta resultados parciales de la investigación “La implicación en el estudio desde la perspectiva de las trayectorias escolares de estudiantes secundarios. Un estudio longitudinal”. Desde un abordaje cualitativo, analiza el proceso de construcción de los perfiles de implicación en el estudio de 22 estudiantes secundarios y sus relaciones con las trayectorias escolares en el contexto de las prácticas de enseñanza y de evaluación. Se realizaron entrevistas a estudiantes y docentes, encuestas, observaciones de clases y sociogramas en dos momentos de su trayectoria: sexto año de la primaria y primer año de la secundaria de la localidad de Villa de Mayo, Partido de Malvinas Argentinas, Provincia de Buenos Aires. Mediante el análisis de los registros de calificación y promoción de las y los estudiantes, se realizó el seguimiento de la continuidad de los casos construidos en el resto de la secundaria. En el presente artículo se describen las expectativas de los docentes, sus pronósticos respecto del rendimiento de sus estudiantes y su relación con las autopercepciones de los estudiantes. El artículo revela que los perfiles de implicación de los estudiantes de menor rendimiento son altamente estables y reforzados por las prácticas escolares.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".